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龙图腾网恭喜江苏徐工工程机械研究院有限公司申请的专利一种需求驱动的产品评价指标体系优化方法及模型获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115018287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210583979.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种需求驱动的产品评价指标体系优化方法及模型是由刘春蕾;周海龙;刘汉光设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种需求驱动的产品评价指标体系优化方法及模型在说明书摘要公布了：本发明属于产品评价技术领域，具体涉及一种需求驱动的产品评价指标体系优化方法及模型。需求驱动的产品评价指标体系优化方法包括，确定待优化末级指标；基于待优化末级指标间的聚类关系、相关性系数以及约束控制变量值优化末级指标；对优化后下级指标进行聚类分析；对优化后下级指标和原上级指标进行隶属分析；基于优化后下级指标中同一聚类下级指标的优化控制因子和新增指标占比优化上级指标；逐级优化上级指标，直至所有指标优化完成。本发明能够对末级指标与上级指标进行优化，适用于多层级指标体系的优化，覆盖指标删减、新增与替换3种不同类型，优化时考虑了多种因素的影响，优化路径更科学、合理、全面。

本发明授权一种需求驱动的产品评价指标体系优化方法及模型在权利要求书中公布了：1.一种需求驱动的产品评价指标体系优化方法，其特征在于，包括，S1：确定待优化末级指标；对待优化末级指标进行聚类分析、相关性分析，以及，计算待优化末级指标的约束控制变量值；基于待优化末级指标间的聚类关系、相关性系数以及约束控制变量值优化末级指标；S2：对优化后下级指标进行聚类分析；对优化后下级指标和原上级指标进行隶属分析；基于优化后下级指标中同一聚类下级指标的优化控制因子和新增指标占比优化上级指标；S3：重复步骤S2逐级优化上级指标，直至所有指标优化完成；其中，所述待优化末级指标包括原有末级指标和新增末级指标；所述对优化后下级指标进行聚类分析，包括；将优化后下级指标分为nx个聚类，其中第a个聚类表示为Xa；对每个聚类中的下级指标进行新增指标判断，确定每个聚类中的新增指标；所述对优化后下级指标和原上级指标进行隶属分析，包括；除全部包含新增指标的聚类以外，为其他的聚类确定每个聚类所隶属的原上级指标；所述基于优化后下级指标中同一聚类下级指标的优化控制因子和新增指标占比优化上级指标，包括，判断优化后下级指标第a个聚类的是否大于δ0，若是，则为该聚类定义新的上级指标；否则，判断第a个聚类的是否大于p0，若是，则为该聚类定义新的上级指标；否则，将该聚类所隶属的原上级指标作为该聚类的上级指标；其中，为优化后下级指标的第a个聚类的优化控制因子；δ0为优化控制判断阈值；为优化后下级指标的第a个聚类中新增指标占比；p0为新增指标判断阈值；所述基于待优化末级指标间的聚类关系、相关性系数以及约束控制变量值优化末级指标，包括，判断同一聚类中的待优化末级指标数量是否大于1，若是，则基于待优化末级指标间的相关性系数以及约束控制变量值优化该聚类中的待优化末级指标；否则，则基于待优化末级指标的约束控制变量值优化该聚类的待优化末级指标；所述基于待优化末级指标间的相关性系数以及约束控制变量值优化该聚类中的待优化末级指标，包括，判断是否大于等于r0，若是，则删除xi、xj中约束控制变量值小的待优化末级指标；否则，若在降序排列前n1位，则保留xi，否则删除xi；其中，xi、xj分别为待优化末级指标中第i、j个待优化末级指标,i、j＝1,…,n；n为待优化末级指标的总个数； 为xi与xj的相关性系数；r0为强相关判定阈值； 为xi与xj的约束控制变量值之比；为xi与该聚类中每个待优化末级指标的约束控制变量值之比的和；ms为第s个聚类中待优化末级指标的数量；为同一聚类中待优化末级指标的组成的矩阵；的计算公式为： 其中，分别为xi、xj的约束控制变量值，计算公式如下： 分别为xi、xj的用户需求关联度； 分别为xi、xj的技术需求关联度； 分别为xi、xj的修正因子；所述基于待优化末级指标间的约束控制变量值优化该聚类的待优化末级指标，包括，若在降序排列为前n2位，则保留xi，否则删除xi；其中，为xi与每个待优化末级指标的约束控制变量值之比的和；为待优化末级指标的组成的矩阵。

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